import open3d as o3d
import numpy as np

print("将网格转换为点云并且估计尺寸")
armadillo = o3d.data.ArmadilloMesh()
# 读取三角网格
mesh = o3d.io.read_triangle_mesh(armadillo.path)
# 计算点云的法向量
mesh.compute_vertex_normals()

# 用泊松盘采样法，从网格中采样 5000 个点生成点云
pcd = mesh.sample_points_poisson_disk(5000)
diameter = np.linalg.norm(
    np.asarray(pcd.get_max_bound()) - np.asarray(pcd.get_min_bound()))  # 计算点云“直径”（最大/最小边界的距离）
# o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) # 可视化原始点云

print("获取从给定视角可见的所有点")
# 相机（观察点）的位置：z轴方向设为“点云直径”长度，模拟“从上方/远处观察”
camera = [0, 0, diameter]
# 搜索半径：设为直径为100倍，确保覆盖足够大的范围
radius = diameter * 100

print("取从给定视角可见的所有点")
# 执行隐藏点移除，得到可见点的索引映射
_, pt_map = pcd.hidden_point_removal(camera, radius)

print("可视化结果")
# 根据索引，筛选出 可见点
pcd = pcd.select_by_index(pt_map)
# 可视化处理后的点云
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])